umap_linux umap扫描工具_如何评估UMAP中保留的信息？ - 腾讯云开发者社区

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让Single cell UMAP注释支棱起来

分享是一种态度最近在画UMAP的时候发现有的时候细胞亚群的注释与点重合颜色上不是很搭配，同事提出让注释“支棱”起来，首先想到的是ggforce中的geom_mark_ellipse，实践中遇到一些问题...library(ggforce) ##InstallData("pbmc3k") data("pbmc3k") points <- data.frame(pbmc3k.final@reductions$umap..._1, y=UMAP_2, label=cluster, col=cluster), inherit.aes = F) + NoLegend() 版本一...对每一个cluster计算一个尽量小的置信椭圆用置信椭圆上的点来画geom_mark_ellipse points <- data.frame(pbmc3k.final@reductions$umap..._1", two="UMAP_2") DimPlot(pbmc3k.final) + geom_mark_ellipse(data=ell, aes(x=X1, y=X2, label=cluster

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Umap2 | 开源USB host安全评估工具

它拥有第一版所支持的所有功能： umap2emulate：USB设备枚举 umap2scan：用于设备支持的USBhost扫描 umap2detect：USBhost操作系统检测（尚未实现） umap2fuzz...目前是使用pip进行安装： $ pipinstall git+https://github.com/nccgroup/umap2.git#egg=umap2 附属功能 Umap2的附属功能列在setup.py...文件中，并且会与Umap2一起安装。...$ umap2emulate -P fd:/dev/ttyUSB0 -C ~/my_mass_storage.py 将来会有一个详细的添加设备的指南，同时，用户可以在umap2/dev/目录下查看umap2...中启动kitty fuzzer，并提供第一阶段生成的stages： $ umap2kitty -s keyboard.stages 3、开启fuzz模式的umap2键盘仿真 $ umap2fuzz -P

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机器学习算法：UMAP 深入理解

UMAP projection 那么，UMAP带来了什么？最重要的是，UMAP速度很快，在数据集大小和维度方面都可以很好地扩展。...此外，UMAP倾向于更好地保留数据的全局结构。这可以归因于UMAP强大的理论基础，使得算法能够更好地在强调局部结构与全局结构之间取得平衡。 1....UMAP vs t-SNE 在深入探讨UMAP背后的理论之前，让我们看一下它在现实世界的高维数据上的表现。...它有效地控制UMAP如何平衡局部结构与全局结构：较小的值将通过限制在分析高维数据时考虑的相邻点的数量来推动UMAP更多地关注局部结构，而较大的值将推动UMAP代表全局结构，同时失去了细节。...UMAP vs t-SNE 2.0 与t-SNE相比，UMAP的输出最大的区别在于局部结构和全局结构之间的平衡，UMAP 通常更擅长在最终投影中保留全局结构。

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使用UMAP进行降维和可视化

UMAP是一个开源的Python库，可以帮助可视化降维。在本文中，我们将探讨UMAP提供的一些功能。让我们开始… 安装所需的库我们将首先使用pip安装UMAP库。...pip install umap-learn 进口所需的库在这一步中，我们将导入加载数据集和可视化降维所需的库。...import umap from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import...penguins = penguins.dropna() penguins.species_short.value_counts() reducer = umap.UMAP() penguin_data...projection of the Penguin dataset', fontsize=24) 只需要以上几步，我们就可以绘制出降维的图形，也可以尝试使用不同的数据集进行降维并使用UMAP绘图。

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在umap图上面叠加基因表达量

其实在教程：为什么CD4阳性T细胞并不是表达CD4最多的，分享过这个技巧，不过标题不够醒目，所以大家很难记忆它，换个马甲再来一次，这次很明确的告诉你是在在umap图上面叠加基因表达量。...就是为了回答交流群小伙伴的提问：这个umap里面，叠加了FeaturePlot看一个基因表达信息。...",label = TRUE) unique(Idents(sce)) sce$celltype = Idents(sce) # 2.单细胞分析基本流程 ---- # 主要是拿到 tSNE和Umap...',label = T,repel = T, group.by = 'celltype') pos=sce.all@reductions$umap@cell.embeddings...pos=pos[sce.all@assays$RNA@counts[gene,]>1,] head(pos) p1+geom_point(aes(x=UMAP_1,y=UMAP_2),

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机器学习算法：UMAP 深入理解

此外，UMAP倾向于更好地保留数据的全局结构。这可以归因于UMAP强大的理论基础，使得算法能够更好地在强调局部结构与全局结构之间取得平衡。1....UMAP vs t-SNE在深入探讨UMAP背后的理论之前，让我们看一下它在现实世界的高维数据上的表现。...UMAP根据到每个点的第 n 个最近邻点的距离在本地选择半径来克服这个困难。UMAP然后通过随着半径的增长降低连接的可能性来使图形fuzzy。...它有效地控制UMAP如何平衡局部结构与全局结构：较小的值将通过限制在分析高维数据时考虑的相邻点的数量来推动UMAP更多地关注局部结构，而较大的值将推动UMAP代表全局结构，同时失去了细节。...UMAP vs t-SNE 2.0与t-SNE相比，UMAP的输出最大的区别在于局部结构和全局结构之间的平衡，UMAP 通常更擅长在最终投影中保留全局结构。

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R语言实现UMAP降维模型

接下来我么看下在R语言是如何实现UMAP的算法的。首先就是安装umap包，具体的就是install.packages(“umap”)。...然后是其主要的函数，在包中只有三个函数：umap.defaults，predict, umap。首先，我们看下umap.defaults，这就是模型的配置函数了。它有有一个默认的配置列表： ?...umap_learn_args：这个参数就牛了，他可以调用python基于umap-learn训练好的参数。那么介绍这么参数，怎么取自定义呢。...我们再看下核心训练函数umap。 ? 其中主要的就是method参数，有两个：naïve纯R语言编写；umap-learn需要调用python包。...summary iris.umap head(iris.umap$layout)#获取数据矩阵 ?

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scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图

在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置，颜色，大小还不是你说了算介绍过DimPlot的一些调整方法，本次再介绍一种更惊艳的umap图。...single-cell transcriptomic response of murine diabetic kidney disease to therapies 文献中有一张主图中绘制的细胞大群及亚群的umap...二 plot1cell 函数 1，绘制大群umap图首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息，然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图并把单独的celltype...circ_data, group = "orig.ident", colors = rep_colors, track_num = 3) 到这里就完成了主图umap...三添加细胞亚型umap 至于最后一点，其实可以用将AI / PS等工具将各个亚型小图的umap PS弄上去，但是这里还是给出使用代码的方式。

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在原有的UMAP上标注RNA velocity

ldat <- ReadVelocity(file = test.loom") emat <- ldat$spliced nmat <- ldat$unspliced 2.提取原有的用seurat做的UMAP...emb <- seurat.object@reductions$umap@cell.embeddings # Estimate the cell-cell distances cell.dist <-...as.dist(1-armaCor(t(seurat.object@reductions$umap@cell.embeddings))) 3.将RNA velocity的细胞的名字改成原有的seurat...fit.quantile=fit.quantile, n.cores=24) 5.提取原seurat对象的UMAP...<- as.list(ggplot_build(gg)$data[[1]]$colour) names(colors) <- rownames(emb) 6.将velocity画在原有的seurat的UMAP

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UMAP降维算法原理详解和应用示例

(UMAP) 如何工作的？分析 UMAP 名称让我们从剖析 UMAP 名称开始，这将使我们对算法应该做什么有一个大致的了解。...上面对算法的描述可能会对我们理解它的原理有一点帮助，但是对于UMAP是如何实现的仍然没有说清楚。为了回答“如何”的问题，让我们分析UMAP执行的各个步骤。...UMAP的工作现在完成了，我们得到了一个数组，其中包含了指定的低维空间中每个数据点的坐标。 Python中使用UMAP 上面我们已经介绍UMAP的知识点，现在我们在Python中进行实践。...我们将使用 UMAP 将维数从 64 降到 3。我已经列出了 UMAP 中可用的每个超参数，并简要说明了它们的作用。...监督的UMAP 正如本文开头所提到的，我们还可以以监督的方式使用UMAP来帮助减少数据的维数。

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跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置，颜色，大小还不是你说了算

p4 <- p3 + geom_segment(aes(x = min(umap$UMAP_1) , y = min(umap$UMAP_2) , xend...xend = min(umap$UMAP_1) , yend = min(umap$UMAP_2) + 3), colour = "black", size=1,arrow...= arrow(length = unit(0.3,"cm"))) + annotate("text", x = min(umap$UMAP_1) +1.5, y = min(umap$UMAP_...= min(umap$UMAP_1) -1, y = min(umap$UMAP_2) + 1.5, label = "UMAP_2", color="black",size =...% group_by(cell_type) %>% summarise( UMAP_1 = median(UMAP_1), UMAP_2 = median(

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UMAP的初步了解及与t-SNE的比较

例如，UMAP可以在3min之内处理完784维，70000点的MNIST数据集，但是t-SNE则需要45min。此外，UMAP倾向于更好地保留数据的全局结构，这可以归因于UMAP强大的理论基础。...简单比较UMAP与t-SNE 下图是UMAP和t-SNE对一套784维Fashion MNIST高维数据集降维到3维的效果的比较。...UMAP参数 UMAP中两个最常用的参数：n_neighbors 和min_dist，它们可有效地用于控制最终结果中局部结构和全局结构之间的平衡。 ?...它有效地控制了UMAP局部结构与全局结构的平衡，数据较小时，UMAP会更加关注局部结构，数据较大时，UMAP会趋向于代表大图结构，丢掉一些细节。第二个参数是min_dist，点之间的最小距离。...UMAP无法分离两个嵌套的群集，尤其是在维数较高时。 ? UMAP在初始图形构造中局部距离的使用可以解释该算法无法处理情况的原因。

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umap的单细胞可视化效果比tSNE好

所以想着下载作者提供的单细胞表达量矩阵自己走一遍流程使用umap可视化看看。...我们直接看看默认命名后的结果：我自己觉得，我们复现后的降维聚类分群结果，理论上比文章的好看一点，这就是我先表达的结论：umap的单细胞可视化效果比tSNE好不知道你是否认同呢？

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降维方法 PCA、t-sne、Umap 的 python 实现

本文介绍三种常用降维方法 PCA、t-sne、Umap 的 Python 实现。数据集提取游戏音频 5.7W 段，提取声音指纹特征，放在 fea.json 文件中用于测试。...tsne.fit_transform(np.array(fea_list))plt.scatter(new_data[:, 0], new_data[:, 1])plt.show()pass 测试效果 Umap...UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction，一致的流形逼近和投影以进行降维）。...一致的流形近似和投影（UMAP）是一种降维技术，类似于t-SNE，可用于可视化，但也可用于一般的非线性降维。...mt.json_load('fea.json')fea_list = list(fea_info.values())data = scaler.fit_transform(fea_list)reducer = umap.UMAP

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跟SCI学Pseudotime 2 | 将拟时序分析结果映射到 umap 中

偶然见到一张将拟时序分析的结果映射到umap中的图（https://www.jianshu.com/p/e2f0dc8a485c），想了下只需要获取时序分析的结果 + umap的位置信息，使用ggplot2...的位置信息 head(pbmc@reductions$umap@cell.embeddings) #查看cell的Pseudotime 信息 head(HSMM@phenoData@data) 1.2...$Pseudotime head(pbmc@meta.data) 二 Pseudotime映射到umap 2.1 划分Pseudotime 考虑到Pseudotime是连续型的，绘制到umap上颜色类型太多了...图 #提取位置和Pseudotime信息 mydata<- FetchData(pbmc,vars = c("UMAP_1","UMAP_2","Pseudotime")) p <- ggplot(...mydata,aes(x = UMAP_1,y =UMAP_2,colour = Pseudotime))+ geom_point(size = 1)+ scale_color_gradientn

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各个单细胞亚群的差异基因数量投射到umap图

收到一个有意思的求助，希望可以把各个单细胞亚群的差异基因数量投射到umap图，如下所示：各个单细胞亚群的差异基因数量投射到umap图我简单读了一下文章，其实就降维聚类分群后，每个单细胞亚群在两个分组简单的做一下差异分析...，有多少个单细胞亚群就做多少次差异分析，差异分析的上下调基因数量就是umap图里面的每个细胞的颜色情况。...我们把每个单细胞亚群的标记基因数量投射到umap图也是可以的： > as.data.frame(table(sce.markers$cluster)) Var1 Freq 1 Naive...),2] library(patchwork) DimPlot(sce,label = T)+FeaturePlot(sce,'NofDEGs') 如下所示：把每个单细胞亚群的标记基因数量投射到umap

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单细胞韧皮部研究代码解析4-Fig01-umap_cell_types.R

"tissue")# Cell type --------------------------------------------------------------# 对上面的细胞类型进行可视化# UMAP...with clustersggplot(getReducedDim(ring, "UMAP30_MNN_logvst"), aes(V1, V2)) + geom_point(aes(colour...label = cluster_mnn_logvst)) + ggthemes::scale_colour_tableau(palette = "Tableau 20") + labs(x = "UMAP...1", y = "UMAP 2", colour = "Cluster") + theme(axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank...()) + coord_equal() + theme_void()# plot for paperp1 % getReducedDim("UMAP30_MNN_logvst",

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scRNA分析|单细胞文献Fig1中的分组umap图和细胞比例柱形图

Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinoma，单细胞文献的Fig1一般会有细胞类型的全局umap...图，分样本和分组的umap图，以及分样本和分组的细胞类型比例柱形图。...一调整umap图读取scRNA分析|Marker gene 可视化以及细胞亚群注释--你是如何人工注释的？..."#FF6347","#6A5ACD","#9932CC","#8B008B","#8B4513","#DEB887") t1 <- DimPlot(sce2, reduction = 'umap...label的大小 label = TRUE, #是否展示label pt.size = 0.5) p2 <- DimPlot(sce2, reduction = 'umap

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单细胞等高线图

geom_point(aes(x=UMAP_1, y=UMAP_2,color=cluster))+ geom_density_2d(aes(x=UMAP_1, y=UMAP_2))+ #绘制密度曲线...max(data$UMAP_2) + 0.1*diff(range(data$UMAP_2)))) 效果如下：第二种风格的单细胞等高线图 #横轴是UMAP_1,纵轴是UMAP_2,点的颜色都设置成空...color=NA ggplot(data)+ geom_point(aes(x=UMAP_1, y=UMAP_2),color=NA)+ geom_density_2d(aes(x=UMAP_1..., y=UMAP_2))+ theme_bw()+ scale_x_continuous(limits=c(min(data$UMAP_1) - 0.1*diff(range(data$UMAP...(limits=c(min(data$UMAP_2) - 0.1*diff(range(data$UMAP_2)), max(data$UMAP

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单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R

1", y = "UMAP 2", subtitle = "UMAP excluding PC2") + coord_fixed()p3 <- ggplot(colData(ring_soft),...1", y = "UMAP 2", subtitle = "No batch correction", caption = "UMAP ran on first 10 PCs")p4 <-...Sample), alpha = 0.5) + scale_colour_brewer(palette = "Dark2") + labs(x = "UMAP 1", y = "UMAP 2",...1", y = "UMAP 2", subtitle = "No batch correction", caption = "UMAP ran on first 10 PCs")p4 <-...= Sample), alpha = 0.5) + scale_colour_brewer(palette = "Dark2") + labs(x = "UMAP 1", y = "UMAP 2"

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